14、受控问答的总结逻辑形式技术详解

受控问答的总结逻辑形式技术详解

1. 领域分类图构建

领域分类图的构建有两种方式:
- 先构建分类图,再构建其近似子图。
- 先推导近似总结逻辑形式(SLF)集合,再构建其分类图。

若节点的回缩消除了被分配答案的单边路径,该答案(可能模糊地)会被分配到以合并节点结尾的另一条路径上。需注意,节点消除操作可能导致答案的非确定性合并。

2. 优化 SLF 领域以实现最优性

为了实现领域的最优性,我们需要关注一些关键的参数和操作。
- 领域质量标准
- 固定整体领域知识,改变获取方式。对于 SLF 领域,保留所有文本文档,但可改变其划分为答案的方式,以提供最准确的答案。
- 固定形式化程度,忽略重要性低于阈值的所有事实,仅改变重要事实组合形成 SLF 的方式。同时,固定查询表示(QR)与 SLF 的匹配机制。
- 最优性标准的定义基于所有形式化(非自然语言)查询,即语言 L(从原始关键词集 K 派生)中的格式良好的公式集。需区分实例化和非实例化公式,因为它们可形成不同的 SLF。
- 关键参数
- 答案可访问性(a) :定义为提供该答案的查询数量,归一化为查询总数。领域可访问性通过对所有答案的可访问性求平均得出:a = <#qa/#q>answers。此标准倾向于增加每个答案的 SLF 数量,与分离标准冲突。
- 答案精度(p) :对于查询的答案精度基于提供该答案的其他查询数量 qa。一般来说,精度 p 由

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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